通常情况下,特异度越高,说明检验结果中假阳性的比例越低,可以认为检验结果的准确性越高;灵敏度越高,说明检验结果中假阴性的比例越低,可以认为检验结果的敏感性越高。 一般来说,医学检验结果的准确性需要同时考虑特异度和灵敏度,以便全面评估检验结果的准确性。©...
我们设定了一个阈值为0.5来将预测结果转化为二元类别标签。然后使用calculate_metrics函数计算敏感性、特异性和准确性。最后打印出计算结果。
参数:用来描述总体特征的概括性数字度量,这个概念有点抽象,比如总体标准差、总体平均数啊都是参数,由于总体数据通常是不知道的,所以参数也是一个未知数。因此我们需要进行抽样,根据样本估算总体参数。 统计量(statistic):用来描述样本特征的概括性数字度量,统计量是根据样本数据计算出来的一个量,他是样本的函数。通常我...
1.1 导包 计算F1、准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、精确率(Precision)、敏感性(Sensitivity)、特异性(Specificity)需要用到的包(PS:还有一些如AUC等后面再加上用法。) fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,average_precision_score,roc_curve,auc,precision_score,recall_score,f1_score,confusion_matrix...